diff --git a/CONTRIBUTING.md b/CONTRIBUTING.md index 3c5fe19..4718bf6 100644 --- a/CONTRIBUTING.md +++ b/CONTRIBUTING.md @@ -39,7 +39,3 @@ Here are some TODOs: - [ ] support controllable restoration strength :one: There are also [several issues](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/issues) that require helpers to improve. If you can help, please let me know :smile: - -## Contributors - -- [AK391](https://github.com/AK391): Integrate RealESRGAN to [Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces) with [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio). See [Gradio Web Demo](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN). diff --git a/README.md b/README.md index 88a2088..a26893e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -8,19 +8,21 @@ [![python lint](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/actions/workflows/pylint.yml/badge.svg)](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/.github/workflows/pylint.yml) [![Publish-pip](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/actions/workflows/publish-pip.yml/badge.svg)](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/.github/workflows/publish-pip.yml) -English | [中文](README_CN.md) +[English](README.md) **|** [简体中文](README_CN.md) 1. [Colab Demo](https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing) for Real-ESRGAN google colab logo. 2. Portable [Windows](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-windows.zip) / [Linux](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-ubuntu.zip) / [MacOS](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-macos.zip) **executable files for Intel/AMD/Nvidia GPU**. You can find more information [here](#Portable-executable-files). The ncnn implementation is in [Real-ESRGAN-ncnn-vulkan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan). -感谢大家的关注和使用:-) 关于动漫插画的模型，目前还有很多问题，主要有: 1. 视频处理不了; 2. 景深虚化有问题; 3. 不可调节, 效果过了; 4. 改变原来的风格。大家提供了很好的反馈。我会逐步整理这些反馈，更新在 [这个文档](feedback.md)。希望不久之后，有新模型可以使用 +Thanks for your interests and use:-) There are still many problems about the anime/illustration model, mainly including: 1. It cannot deal with videos; 2. It cannot be aware of depth/depth-of-field; 3. It is not adjustable; 4. May change the original style. Thanks for your valuable feedbacks/suggestions. All the feedbacks are updated in [feedback.md](feedback.md). Hopefully, a new model will be available soon. + +感谢大家的关注和使用:-) 关于动漫插画的模型，目前还有很多问题，主要有: 1. 视频处理不了; 2. 景深虚化有问题; 3. 不可调节, 效果过了; 4. 改变原来的风格。大家提供了很好的反馈。这些反馈会逐步更新在 [这个文档](feedback.md)。希望不久之后，有新模型可以使用. Real-ESRGAN aims at developing **Practical Algorithms for General Image Restoration**.
We extend the powerful ESRGAN to a practical restoration application (namely, Real-ESRGAN), which is trained with pure synthetic data. -:art: Real-ESRGAN needs your contributions. Any contributions are welcome, such as new features/models/typo fixes/suggestions/maintenance, *etc*. See [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md). All contributors are list [here](CONTRIBUTING.md#Contributors). +:art: Real-ESRGAN needs your contributions. Any contributions are welcome, such as new features/models/typo fixes/suggestions/maintenance, *etc*. See [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md). All contributors are list [here](README.md#hugs-acknowledgement). -:question: Frequently Asked Questions can be found in [FAQ.md](FAQ.md). +:question: Frequently Asked Questions can be found in [FAQ.md](FAQ.md) (Well, it is still empty there =-=||). :triangular_flag_on_post: **Updates** - :white_check_mark: Add the ncnn implementation [Real-ESRGAN-ncnn-vulkan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan). @@ -240,3 +242,11 @@ A detailed guide can be found in [Training.md](Training.md). ## :e-mail: Contact If you have any question, please email `xintao.wang@outlook.com` or `xintaowang@tencent.com`. + +## :hugs: Acknowledgement + +Thanks for all the contributors. + +- [AK391](https://github.com/AK391): Integrate RealESRGAN to [Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces) with [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio). See [Gradio Web Demo](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN). +- [Asiimoviet](https://github.com/Asiimoviet): Translate the README.md to Chinese (中文). +- [2ji3150](https://github.com/2ji3150): Thanks for the [detailed and valuable feedbacks/suggestions](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/issues/131). diff --git a/README_CN.md b/README_CN.md index 36bdf43..222edb3 100644 --- a/README_CN.md +++ b/README_CN.md @@ -8,44 +8,46 @@ [![python lint](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/actions/workflows/pylint.yml/badge.svg)](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/.github/workflows/pylint.yml) [![Publish-pip](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/actions/workflows/publish-pip.yml/badge.svg)](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/.github/workflows/publish-pip.yml) -[English](README.md) | 中文 +[English](README.md) **|** [简体中文](README_CN.md) 1. Real-ESRGAN的[Colab Demo](https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing) google colab logo. -2. **支持Intel/AMD/Nvidia显卡**的绿色版exe文件： [Windows版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-windows.zip) / [Linux版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-ubuntu.zip) / [macOS版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-macos.zip)，详情请移步[这里](#Portable-executable-files)。 +2. **支持Intel/AMD/Nvidia显卡**的绿色版exe文件： [Windows版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-windows.zip) / [Linux版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-ubuntu.zip) / [macOS版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-macos.zip)，详情请移步[这里](#便携版（绿色版）可执行文件)。NCNN的实现在 [Real-ESRGAN-ncnn-vulkan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan)。 -Real-ESRGAN的目标是成为一个**通用实用的图像修复算法** -我们在强大的ESRGAN的基础上完全使用人工合成的数据来进行训练，以让其能被应用于图片修复的使用场景（顾名思义：Real-ESRGAN）。 +感谢大家的关注和使用:-) 关于动漫插画的模型，目前还有很多问题，主要有: 1. 视频处理不了; 2. 景深虚化有问题; 3. 不可调节, 效果过了; 4. 改变原来的风格。大家提供了很好的反馈。这些反馈会逐步更新在 [这个文档](feedback.md)。希望不久之后，有新模型可以使用. -:art: Real-ESRGAN需要，也很欢迎你的贡献，如新功能、模型、错误修复、建议、维护等等。详情可以查看[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，所有的贡献者都会被列在[此处](CONTRIBUTING.md#Contributors)。 +Real-ESRGAN 的目标是开发出**实用的图像修复算法**。
+我们在 ESRGAN 的基础上使用纯合成的数据来进行训练，以使其能被应用于实际的图片修复的场景（顾名思义：Real-ESRGAN）。 -:question: 大部分的问题你都能在[FAQ.md](FAQ.md)中找到答案 +:art: Real-ESRGAN 需要，也很欢迎你的贡献，如新功能、模型、bug修复、建议、维护等等。详情可以查看[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，所有的贡献者都会被列在[此处](README_CN.md#hugs-感谢)。 + +:question: 常见的问题可以在[FAQ.md](FAQ.md)中找到答案。（好吧，现在还是空白的=-=||） :triangular_flag_on_post: **更新** -- :white_check_mark: 添加了 [*RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth*](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)，对二次元照片进行了优化，并减少了model的大小。详情以及与[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的对比请查看[**anime_model.md**](docs/anime_model.md) -- :white_check_mark: 支持用户细调自己的数据组：[详情](Training.md#Finetune-Real-ESRGAN-on-your-own-dataset) -- :white_check_mark: 通过[GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN)**增强了人脸的画面** -- ：white_check_mar: 通过[Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)添加了UI并加入了[Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces)（一个机器学习应用的在线平台）：[Gradio在线版](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN)。感谢[@AK391](https://github.com/AK391) -- :white_check_mark: 现在支持任意比例的缩放了：`--outscale`（可以用`LANCZOS4`来更进一步调整输出图像的尺寸）。添加了*RealESRGAN_x2plus.pth*模型 -- :white_check_mark: 这个[推断程序](inference_realesrgan.py)支持: 1) **倾斜**相关选项; 2) 带**alpha通道**的图像; 3) **灰色**图像; 4) **16-bit**图像. -- :white_check_mark: 训练模型的代码已经提交了，具体的做法可以查看这里：[Training.md](Training.md)。 +- :white_check_mark: 添加了ncnn 实现：[Real-ESRGAN-ncnn-vulkan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan). +- :white_check_mark: 添加了 [*RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth*](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)，对二次元图片进行了优化，并减少了model的大小。详情 以及 与[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的对比请查看[**anime_model.md**](docs/anime_model.md) +- :white_check_mark: 支持用户在自己的数据上进行微调 (finetune)：[详情](Training.md#Finetune-Real-ESRGAN-on-your-own-dataset) +- :white_check_mark: 支持使用[GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN)**增强人脸** +- :white_check_mark: 通过[Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)添加到了[Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces)（一个机器学习应用的在线平台）：[Gradio在线版](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN)。感谢[@AK391](https://github.com/AK391) +- :white_check_mark: 支持任意比例的缩放：`--outscale`（实际上使用`LANCZOS4`来更进一步调整输出图像的尺寸）。添加了*RealESRGAN_x2plus.pth*模型 +- :white_check_mark: [推断脚本](inference_realesrgan.py)支持: 1) 分块处理**tile**; 2) 带**alpha通道**的图像; 3) **灰色**图像; 4) **16-bit**图像. +- :white_check_mark: 训练代码已经发布，具体做法可查看：[Training.md](Training.md)。 --- -如果本项目帮到了你的照片或项目，麻烦给本项目一个star，或者推荐给你的朋友们，谢谢！:blush:
-其他相关的项目：
-:arrow_forward: [GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN): 一个对人脸进行还原的算法
-:arrow_forward: [BasicSR](https://github.com/xinntao/BasicSR): 开源的图像和视频的还原工具
-:arrow_forward: [facexlib](https://github.com/xinntao/facexlib): 一套提供与人脸相关的工具集
-:arrow_forward: [HandyView](https://github.com/xinntao/HandyView): 基于PyQt5的照片查看器，方便查看以及比较
+如果 Real-ESRGAN 对你有帮助，可以给本项目一个 Star :star: ，或者推荐给你的朋友们，谢谢！:blush:
+其他推荐的项目：
+:arrow_forward: [GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN): 实用的人脸复原算法
+:arrow_forward: [BasicSR](https://github.com/xinntao/BasicSR): 开源的图像和视频工具箱
+:arrow_forward: [facexlib](https://github.com/xinntao/facexlib): 提供与人脸相关的工具箱
+:arrow_forward: [HandyView](https://github.com/xinntao/HandyView): 基于PyQt5的图片查看器，方便查看以及比较
--- -### :book: Real-ESRGAN: 使用人工合成数据训练的超分辨率算法 +### :book: Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data -> [[论文](https://arxiv.org/abs/2107.10833)]   [项目]   [演示]
+> [[论文](https://arxiv.org/abs/2107.10833)]   [项目主页]   [[YouTube 视频](https://www.youtube.com/watch?v=fxHWoDSSvSc)]   [[B站视频](https://www.bilibili.com/video/BV1H34y1m7sS/)]   [[Poster](https://xinntao.github.io/projects/RealESRGAN_src/RealESRGAN_poster.pdf)]   [[PPT](https://docs.google.com/presentation/d/1QtW6Iy8rm8rGLsJ0Ldti6kP-7Qyzy6XL/edit?usp=sharing&ouid=109799856763657548160&rtpof=true&sd=true)]
> [Xintao Wang](https://xinntao.github.io/), Liangbin Xie, [Chao Dong](https://scholar.google.com.hk/citations?user=OSDCB0UAAAAJ), [Ying Shan](https://scholar.google.com/citations?user=4oXBp9UAAAAJ&hl=en)
-> 应用科学中心 (ARC), 腾讯PCG
-> 中国科学院 深圳先进技术研究院 +> Tencent ARC Lab; Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences

@@ -54,47 +56,69 @@ Real-ESRGAN的目标是成为一个**通用实用的图像修复算法** --- 我们提供了一套训练好的模型（*RealESRGAN_x4plus.pth*)，可以进行4倍的超分辨率。
-**现在Real-ESRGAN还是有几率失败的，因为现实生活的降分辨率还是比较难的。**
-而且本项目对**人脸以及文字之类**的效果还不是太好，但是我们会持续进行优化的。
+**现在的 Real-ESRGAN 还是有几率失败的，因为现实生活的降质过程比较复杂。**
+而且，本项目对**人脸以及文字之类**的效果还不是太好，但是我们会持续进行优化的。
-目前计划中Real-ESRGAN将会被长期支持，我会在空闲的时间中持续维护更新。 - -这些是未来计划好的几个新功能： +Real-ESRGAN 将会被长期支持，我会在空闲的时间中持续维护更新。 +这些是未来计划的几个新功能： - [ ] 优化人脸 - [ ] 优化文字 - [x] 优化动画图像 -- [ ] 支持更多的超分辨率比 -- [ ] 更多可控制选项 +- [ ] 支持更多的超分辨率比例 +- [ ] 可调节的复原 -如果你有好主意或需求，欢迎在issue或discussion中提出。
-如果你有一些Real-ESRGAN中有问题的照片，你也可以在issue或者discussion中发上来。我会留意（但是不一定能解决:stuck_out_tongue:）。如果有必要的话，我还会专门开一页来记录那些有待解决的有问题的图像，但是以现在的技术来说还是有点难。 +如果你有好主意或需求，欢迎在 issue 或 discussion 中提出。
+如果你有一些 Real-ESRGAN 中有问题的照片，你也可以在 issue 或者 discussion 中发出来。我会留意（但是不一定能解决:stuck_out_tongue:）。如果有必要的话，我还会专门开一页来记录那些有待解决的图像。 --- -### 绿色版可执行文件 +### 便携版（绿色版）可执行文件 你可以下载**支持Intel/AMD/Nvidia显卡**的绿色版exe文件： [Windows版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-windows.zip) / [Linux版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-ubuntu.zip) / [macOS版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-macos.zip)。 -绿色版指的是这些exe你直接放U盘里拷走都没问题。因为里面已经有所需的文件和模型了。不需要CUDA或者PyTorch运行环境。 +绿色版指的是这些exe你可以直接运行（放U盘里拷走都没问题），因为里面已经有所需的文件和模型了。它不需要 CUDA 或者 PyTorch运行环境。
-你可以通过这行指令来运行（Windows版本，更多信息请查看对应版本的README.md）： +你可以通过下面这个命令来运行（Windows版本的例子，更多信息请查看对应版本的README.md）： ```bash ./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 输入图像.jpg -o 输出图像.png ``` -我们提供这三种模型： +我们提供了三种模型： + 1. realesrgan-x4plus（默认） 2. reaesrnet-x4plus -3. realesrgan-x4plus-anime（针对动画图像，有更小的体积） +3. realesrgan-x4plus-anime（针对动漫插画图像优化，有更小的体积） 你可以通过`-n`参数来使用其他模型，例如`./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 二次元图片.jpg -o 二刺螈图片.png -n realesrgan-x4plus-anime` +### 可执行文件的用法 + +1. 更多细节可以参考 [Real-ESRGAN-ncnn-vulkan](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan#computer-usages). +2. 注意：可执行文件并没有支持 python 脚本 `inference_realesrgan.py` 中所有的功能，比如 `outscale` 选项) . + +```console +Usage: realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i infile -o outfile [options]... + + -h show this help + -v verbose output + -i input-path input image path (jpg/png/webp) or directory + -o output-path output image path (jpg/png/webp) or directory + -s scale upscale ratio (4, default=4) + -t tile-size tile size (>=32/0=auto, default=0) can be 0,0,0 for multi-gpu + -m model-path folder path to pre-trained models(default=models) + -n model-name model name (default=realesrgan-x4plus, can be realesrgan-x4plus | realesrgan-x4plus-anime | realesrnet-x4plus) + -g gpu-id gpu device to use (default=0) can be 0,1,2 for multi-gpu + -j load:proc:save thread count for load/proc/save (default=1:2:2) can be 1:2,2,2:2 for multi-gpu + -x enable tta mode + -f format output image format (jpg/png/webp, default=ext/png) +``` + 由于这些exe文件会把图像分成几个板块，然后来分别进行处理，再合成导出，输出的图像可能会有一点割裂感（而且可能跟PyTorch的输出不太一样） -这些exe文件均基于[Tencent/ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn)以及[nihui](https://github.com/nihui)的[realsr-ncnn-vulkan](https://github.com/nihui/realsr-ncnn-vulkan) +这些exe文件均基于[Tencent/ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn)以及[nihui](https://github.com/nihui)的[realsr-ncnn-vulkan](https://github.com/nihui/realsr-ncnn-vulkan)，感谢！ --- @@ -115,10 +139,10 @@ Real-ESRGAN的目标是成为一个**通用实用的图像修复算法** 2. 安装各种依赖 ```bash - # 安装basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR + # 安装 basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR # 我们使用BasicSR来训练以及推断 pip install basicsr - # facexlib和gfpgan是用来增强面部表现的 + # facexlib和gfpgan是用来增强人脸的 pip install facexlib pip install gfpgan pip install -r requirements.txt @@ -150,7 +174,7 @@ python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealES

训练好的模型: [RealESRGAN_x4plus_anime_6B](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)
-有关[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的更多信息和对比在[**anime_model.md**](docs/anime_model.md)中 +有关[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的更多信息和对比在[**anime_model.md**](docs/anime_model.md)中。 ```bash # 下载模型 @@ -161,22 +185,48 @@ python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealES 结果在`results`文件夹 -## :european_castle: 各种模型 +### Python 脚本的用法 + +1. 虽然你实用了 X4 模型，但是你可以 **输出任意尺寸比例的图片**，只要实用了 `outscale` 参数. 程序会进一步对模型的输出图像进行缩放。 + +```console +Usage: python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealESRGAN_x4plus.pth --input infile --output outfile [options]... + +A common command: python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealESRGAN_x4plus.pth --input infile --netscale 4 --outscale 3.5 --half --face_enhance + + -h show this help + --input Input image or folder. Default: inputs + --output Output folder. Default: results + --model_path Path to the pre-trained model. Default: experiments/pretrained_models/RealESRGAN_x4plus.pth + --netscale Upsample scale factor of the network. Default: 4 + --outscale The final upsampling scale of the image. Default: 4 + --suffix Suffix of the restored image. Default: out + --tile Tile size, 0 for no tile during testing. Default: 0 + --face_enhance Whether to use GFPGAN to enhance face. Default: False + --half Whether to use half precision during inference. Default: False + --ext Image extension. Options: auto | jpg | png, auto means using the same extension as inputs. Default: auto +``` + +## :european_castle: 模型库 + +- [RealESRGAN_x4plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth): X4 model for general images +- [RealESRGAN_x4plus_anime_6B](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth): Optimized for anime images; 6 RRDB blocks (slightly smaller network) +- [RealESRGAN_x2plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth): X2 model for general images +- [RealESRNet_x4plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.1/RealESRNet_x4plus.pth): X4 model with MSE loss (over-smooth effects) + +- [official ESRGAN_x4](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.1/ESRGAN_SRx4_DF2KOST_official-ff704c30.pth): official ESRGAN model (X4) + +下面是 **判别器** 模型, 他们经常被用来微调（fine-tune）模型. -- [RealESRGAN_x4plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth) - [RealESRGAN_x4plus_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.3/RealESRGAN_x4plus_netD.pth) -- [RealESRGAN_x4plus_anime_6B](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth) -- [RealESRGAN_x4plus_anime_6B_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B_netD.pth) -- [RealESRNet_x4plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.1/RealESRNet_x4plus.pth) -- [RealESRGAN_x2plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth) - [RealESRGAN_x2plus_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.3/RealESRGAN_x2plus_netD.pth) -- [official ESRGAN_x4](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.1/ESRGAN_SRx4_DF2KOST_official-ff704c30.pth) +- [RealESRGAN_x4plus_anime_6B_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B_netD.pth) -## :computer: 训练并优化你的数据 +## :computer: 训练，在你的数据上微调（Fine-tune） 这里有一份详细的指南：[Training.md](Training.md). -## BibTeX +## BibTeX 引用 @Article{wang2021realesrgan, title={Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data}, @@ -187,5 +237,12 @@ python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealES ## :e-mail: 联系我们 -如果你有任何问题，请通过`xintao.wang@outlook.com`或`xintaowang@tencent.com`联系我们。 +如果你有任何问题，请通过 `xintao.wang@outlook.com` 或 `xintaowang@tencent.com` 联系我们。 +## :hugs: 感谢 + +感谢所有的贡献者大大们~ + +- [AK391](https://github.com/AK391): 通过[Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)添加到了[Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces)（一个机器学习应用的在线平台）：[Gradio在线版](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN)。 +- [Asiimoviet](https://github.com/Asiimoviet): 把 README.md 文档 翻译成了中文。 +- [2ji3150](https://github.com/2ji3150): 感谢详尽并且富有价值的[反馈、建议](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/issues/131). diff --git a/feedback.md b/feedback.md index 91a03f7..c621ed0 100644 --- a/feedback.md +++ b/feedback.md @@ -7,3 +7,5 @@ 1. 不可以调节: 像 Waifu2X 可以调节。可以根据自己的喜好，做调整，但是 Real-ESRGAN-anime 并不可以。导致有些恢复效果过了 1. 把原来的风格改变了: 不同的动漫插画都有自己的风格，现在的 Real-ESRGAN-anime 倾向于恢复成一种风格（这是受到训练数据集影响的）。风格是动漫很重要的一个要素，所以要尽可能保持 1. 模型太大: 目前的模型处理太慢，能够更快。这个我们有相关的工作在探究，希望能够尽快有结果，并应用到 Real-ESRGAN 这一系列的模型上 + +Thanks for the [detailed and valuable feedbacks/suggestions](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/issues/131) by [2ji3150](https://github.com/2ji3150).